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opencv+cuda编译所需要第三方库.cache文件夹： 此文件用于opencv+cuda进行联合编译时使用 1.解压 2.替换到opencv源码目录下 3.将文件夹中对应文件名字修改问opencv所对应的版本名字 具体细节可参考我的博客：https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/129835311

根据提供的文件信息，“VPLEX-VS2- IO modules 更换手册.pdf”主要涉及的是EMC VPLEX VS2系统中输入/输出（IO）模块的更换流程。EMC VPLEX是一款高性能的数据存储产品，用于实现数据在不同存储系统之间的无缝迁移。下面将详细解释此手册中的关键知识点。 ### 一、手册背景 此手册由EMC Corporation出版，版权归属于Dell Inc.或其子公司。手册版本为2.9.0.4，发布日期为2020年2月14日。它涵盖了VS2硬件平台上的IO模块更换程序，并支持GeoSynchrony软件版本5.0至6.0。该手册旨在提供一个标准化的流程来指导用户如何安全、高效地更换VPLEX VS2中的IO模块。 ### 二、重要声明与免责声明 1. **版权与使用权**：该手册及其中包含的所有信息均为EMC Corporation所有，并受版权保护。未经许可，不得复制或分发。 2. **免责声明**：EMC Corporation不对其提供的信息做出任何形式的保证，并明确排除了任何关于适销性、特定用途适用性的暗示保证以及非侵权保证。 3. **责任限制**：EMC Corporation对于因使用本手册而导致的任何直接、间接、附带、后果性损失或利润损失概不负责，即使EMC已被告知可能发生此类损害。 4. **准确性声明**：EMC认为手册中的信息在其发布时是准确的，但信息可能会随时更改而不预先通知。 5. **软件许可**：使用、复制和分发EMC软件需获得相应的软件许可。 ### 三、手册内容概览 #### 1. 预备活动任务 这部分提供了更换IO模块之前必须完成的任务清单，包括但不限于： - 确认所需的工具和备件是否齐全。 - 了解更换过程中的安全注意事项。 - 准备好必要的文档和技术资料。 - 了解如何备份当前配置信息，以便在更换过程中出现任何问题时能够快速恢复。 #### 2. 一般信息 - **硬件平台选择**：手册针对VS2硬件平台进行了详细说明。 - **硬件组件更换**：特别关注IO模块的更换流程。 - **软件版本兼容性**：指明了支持的GeoSynchrony软件版本范围，即5.0至6.0。 - **具体更换步骤**：手册详细列出了更换IO模块的具体步骤，包括但不限于断电、拆卸旧模块、安装新模块等操作。 - **故障排查指南**：提供了遇到常见问题时的解决方法，帮助用户快速定位并解决问题。 ### 四、具体更换步骤概述 1. **准备工作**：确认更换所需的所有工具和材料已经准备就绪。 2. **备份现有配置**：确保在更换前备份了所有必要的配置信息，以防万一。 3. **断电**：安全地关闭系统电源，防止更换过程中发生意外。 4. **拆卸旧模块**：按照手册指示仔细拆卸需要更换的IO模块。 5. **安装新模块**：根据手册提供的指南正确安装新的IO模块。 6. **重新启动系统**：完成更换后，安全重启系统，并验证一切正常工作。 7. **清理现场**：清理更换过程中产生的废弃物，确保工作环境整洁。 ### 五、故障排查与反馈机制 - **故障排查**：如果在更换过程中遇到任何问题，手册提供了详细的故障排查指南，帮助用户快速定位问题并找到解决方案。 - **反馈机制**：手册鼓励用户通过发送电子邮件到SolVeFeedback@emc.com来报告任何错误或提出意见，这有助于EMC不断改进产品和服务质量。 这份“VPLEX-VS2- IO modules 更换手册.pdf”不仅提供了详细的更换步骤指南，还包含了重要的版权、免责声明以及故障排查和反馈机制等内容，对于需要更换VPLEX VS2系统中IO模块的用户来说，是一份非常有价值的参考文档。

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金属材料模拟中Lammps的单位

深度学习在计算机视觉领域有着广泛的应用，特别是在图像识别和分类任务上。这个“适用于深度学习的银行卡数据集”正提供了一个宝贵的资源，用于训练和优化深度学习模型来识别银行卡。以下将详细介绍该数据集及其在深度学习中的应用。 银行卡数据集包含2000张已标注的图片，这意味着每张图片都与一个或多个特定的类别标签相关联。这样的标注数据是深度学习模型训练的关键，因为它们允许模型学习并理解不同银行卡的特征。VOC（PASCAL Visual Object Classes）是一种常见的标注格式，它提供边界框信息和类别标签，帮助模型理解图像中的对象位置和类别。 数据集分为三个主要部分：ImageSets、Annotations和JPEGImages。这些部分分别对应于不同的用途： 1. **ImageSets**：这个目录通常包含一系列文本文件，每个文件列出一组图像的名称，这些图像代表一个特定的类别或者用于特定的训练、验证或测试集合。这使得研究人员可以灵活地划分数据集，比如80%用于训练，10%用于验证，10%用于测试，以评估模型的泛化能力。 2. **Annotations**：这是包含了图像注释信息的目录。在VOC格式下，这些注释通常是以XML文件的形式存在，每个文件对应一个JPEG图像，记录了图像中所有对象的边界框坐标和对应的类别标签。这些信息对于监督学习至关重要，模型通过这些注释学习如何识别和定位银行卡。 3. **JPEGImages**：这是实际的图像存储位置，包含2000张银行卡的JPEG格式图片。这些未经处理的原始图像为模型提供了丰富的视觉输入。 在深度学习中，我们可以利用这样的数据集训练卷积神经网络（CNN），这是一种特别适合图像处理的模型结构。CNN可以自动提取图像的特征，从低级的边缘和纹理到更高级的形状和结构，从而实现对银行卡的识别。预训练模型如VGG、ResNet或Inception可以作为起点，通过迁移学习进行微调，以适应银行卡的特定特征。此外，损失函数的选择（如交叉熵损失）和优化算法（如Adam或SGD）也是模型训练的重要组成部分。 在训练过程中，数据增强技术如随机旋转、裁剪、缩放等可以增加模型的鲁棒性，防止过拟合。同时，为了提高模型的泛化能力，通常会采用早停策略、正则化或dropout等技术。 训练完成后，模型的性能可以通过精度、召回率、F1分数等指标进行评估。如果模型在验证集上表现良好，就可以将其部署到实际应用中，例如银行的自动识别系统，帮助提升服务效率和安全性。 “适用于深度学习的银行卡数据集”为银行卡识别提供了丰富的资源，通过适当的深度学习模型和训练策略，可以构建出高效的银行卡检测和分类系统。这个数据集的使用不仅可以推动金融行业的技术进步，也为其他领域如身份证、名片识别等提供了借鉴。

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TableConvertTool 简介 机甲转表工具 主要功能 一键生成对应的脚本，Tab文件 开发环境 python 3.7，pip 结，纱 拉子模块： > git submodule update --init --recursive 创建python venv（可选）： > python -m venv venv > venv\Scripts\activate.bat 安装python要求： > python -m pip install -U pip > python -m pip install -U setuptools > pip install -r requirements.txt 安装节点要求： > cd miniperf/ui > yarn install > yarn dev 跑： > python -m miniperf.app 包装：（仅Window

中文名: 十六进制编辑器 英文名: BreakPoint Hex Workshop 资源格式: 压缩包 版本: v6.7.3.5308 发行时间: 2012年 制作发行: BreakPoint Software, Inc. 专业的十六进制编辑器，功能强大的开发工具，可以方便地进行十六进制编辑、插入、填充、删除、剪切、复制和粘贴工作，配合查找、替换、比较以及计算校验和等命令使工作更加快捷。速度快，算法精确，并附带计算器和转换器工具。 使用HexWorkshop，你可以编辑、插入、删除、剪切、复制和粘贴十六进制，打印高质量的可定制的十六进制转储，导出到RTF或HTML格式用于出版，你还可以在一个文件中定位、查找、替换和计算校验和。 HexWorkshop结合了WindowsExplorer和 MicrosoftVisualC++，因此你可以从你经常使用的工作区域快速地编辑十六进制文件，它还包含一个可以在十六进制、十进制和二进制之间互相转换的BaseConverter以及一个支持计算和逻辑运算的HexCalculator。

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